谈谈预测分析在运营管理中的重要作用

在运营管理中，预测的视角为组织规划和决策中常常模糊的未来提供了一条清晰的道路。本文将带您深入探索各种预测方法，重点介绍它们的适用性和对运营的影响。

为什么在运营管理中进行预测

预测是一种系统性的努力，它基于过去数据的模式和信息来预测未来事件。在运营管理领域，预测起着重要作用，是决策、战略规划和有效资源分配的辅助工具。正确的预测可以显著降低成本、优化流程并为提高组织绩效铺平道路。

定性方法主要是主观的，严重依赖于人的判断。它们不使用过去的数据；相反，它们依赖于专家意见、市场研究和其他非定量信息来源。当没有历史数据或预测新的、前所未有的事件时，这些方法特别有价值。

定量方法依靠数学和统计工具来得出预测。通过检查过去的数据，这些技术可以识别模式、关系和趋势，以预测未来事件。定量方法最适合具有大量历史数据的情况，其目标是将这些模式推断到未来。

👥定性方法概述

德尔菲法

这种方法以古老的德尔斐神谕命名，旨在让一组专家达成共识。这个过程是反复的：专家匿名提供预测，然后主持人汇编并重新分配结果以进行下一轮预测。该方法一直持续到达成共识。这个过程的匿名性有助于减少偏见和主导人物的影响，从而实现更平衡的结果。

市场调查

这种方法涉及直接从市场（通常是潜在客户）收集信息。通常使用调查、焦点小组和访谈等方法。通过了解客户的偏好、态度和意图，组织可以预测市场需求或对新产品的反应。

专家判断

有时，简单地依靠某个特定领域的专家的判断是最好的方法。这位专家可以利用他们的知识、经验和直觉做出预测。虽然这种方法很有价值，但其准确性可能会有很大差异，这取决于专家的知识深度和主题的不可预测性。

情景构建

情景构建并非预测单一结果，而是根据不同的假设创建多个合理的未来情景。这些情景可帮助组织为各种可能性做好准备，并了解不同未来事件的影响。

定性方法的优势

定性方法的缺点

定量方法概述

1️⃣时间序列分析

在各种定量方法中，时间序列分析是最广泛使用的方法之一，因为它能够捕捉随时间变化的模式。本节将深入介绍与时间序列分析相关的核心概念和方法。

📌简单移动平均线（SMA）

移动平均线通常称为简单移动平均线，用于计算从数据集中获取的特定数量数据点的平均值。然后，它会通过删除最旧的数据点并添加新的数据点来“向前移动”，并重新计算平均值。从数学上讲，对于给定的一组数据点x1、x2、…xn，3周期SMA的计算方式如下：

这个过程持续进行，在数据集中移动，这也是该方法得名的原因。结果是一条平滑的线，可以更好地表示潜在趋势。

📌加权移动平均线（WMA）

虽然SMA给予周期内所有数据点同等重要的地位，但有时更重视近期数据点是有益的。其理由是近期数据可能更能预示未来事件。在加权移动平均线中，周期内的每个数据点都乘以权重，然后将这些乘积之和除以权重之和。例如，对于数据点x1、x2、x3的权重为w1、w2、w3的3周期WMA，WMA将是：

👣示例

考虑某产品的月销售数据：1月(100)、2月(110)和3月(90)。使用3个月SMA，3月的平均值将为(100+110+90)/3=100。如果我们分别对1月、2月和3月应用权重为0.5、1和1.5的WMA，则3月的加权平均值将为：

（0.5×100+1×110+1.5×90）/3=103.33

由于最近的三月份权重较大，因此WMA给出的平均值略高。

📌指数平滑

指数平滑法是时间序列分析中的基本预测技术之一，旨在通过为过去的观测值分配指数递减的权重来预测未来值。这种方法的核心前提很简单：最近的观测值通常比旧的观测值更能预示未来。因此，它们在预测未来值方面具有更大的重要性。

从数学上来说，指数平滑预测表示为：

其中Ft是当前时期的预测值，Xt−1是前一时期的实际观测值，Ft−1是前一时期的预测值，α是平滑常数（介于0和1之间）。

α值越接近1，表示越重视最近的观察结果，从而使预测对变化的响应越灵敏；而α值越接近0，则预测越稳定，但响应速度越慢。

👣示例

假设有一家零售商每周跟踪某件商品的销售情况。假设前一周的销售量为150件，而该周的预测销售量为140件。如果我们选择平滑常数α=0.2，则下一周的预测销售量为：

Ft=0.2∗150+(1−0.2)∗140=142

因此，根据指数平滑法，零售商可以预计下周该商品的销量约为142单位。

📌带趋势调整的指数平滑法

带趋势调整的指数平滑法，通常称为霍尔特法，通过考虑数据中的潜在水平和趋势来改进基本指数平滑法。当时间序列数据中存在可辨别的趋势时，这种双重考虑可以实现更准确的预测。

从数学上讲，霍尔特方法的特点是两个平滑方程。第一个方程捕捉水平，第二个方程捕捉趋势。假设yt为时间t的观测值，方程可以定义为：

水平方程

其中lt是周期t的平滑值，α是水平的平滑参数。

趋势方程

其中bt是周期t的趋势因子，β是趋势的平滑参数。

未来m个时期的预测Ft+m由以下公式给出：

包括趋势的预测

👣示例

假设一家公司的季度销售额一直保持稳定增长。使用Holt的方法，该公司分析过去的销售数据并确定水平和趋势方程。假设最后观察到的销售数据为150个单位，平滑值(lt)为145个单位，趋势因子(bt)为5。对于未来一个季度的预测，预测结果如下：

FT+1=145+1×5=150

因此，该公司预计下个季度的销量将达到150台。